(57)【要約】  車両制動エネルギー回収方法および装置が開示される。方法は、車両の現在位置情報を取得するステップと、車両の現在位置情報に基づいて現在の道路状況を決定するステップと、道路状況と重みの間のマッピング関係に基づいて現在の道路状況を決定するステップと、重みに基づいて車両の安全距離および安全速度を決定するステップと、車両の安全距離および安全速度に基づいて目標トルクを決定するステップと、制動エネルギーを回収するために、目標トルクに基づいて車両のモーターを制御するステップと、を含む。車両制動エネルギー回収方法および装置は、制動エネルギー回収率を改善することができる。
2019537414.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両制動エネルギー回収方法であって、
車両の現在位置情報を取得するステップと、
前記車両の前記現在位置情報に基づいて現在の道路状況を決定するステップと、
道路状況と重みの間のマッピング関係に基づいて、前記現在の道路状況に対応する重みを決定するステップと、
前記重みに基づいて前記車両の安全距離および安全速度を決定するステップと、
前記車両の前記安全距離および前記安全速度に基づいて目標トルクを決定するステップと、
制動エネルギーを回収するために、前記目標トルクに基づいて前記車両のモーターを制御するステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記重みが、安全距離重みおよび安全速度重みを含み、
前記重みに基づいて前記車両の安全距離および安全速度を決定する前記ステップが、
前記車両の前記安全距離重みに基づいて前記車両の前記安全距離を計算するステップと、
前記車両の前記安全速度重みに基づいて前記車両の前記安全速度を計算するステップと、
を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記車両の前記安全距離重みに基づいて前記車両の前記安全距離を計算する前記ステップの前に、前記方法が、
前記車両によって感知された情報を取得し、前記車両によって感知された前記情報に基づいて第1の安全距離L1を決定するステップであって、L1が、障害物と前記車両の間の相対距離である、ステップと、
車両のインターネットによって送信された情報を取得し、前記車両のインターネットによって送信された前記情報に基づいて第2の安全距離L2を決定するステップであって、L2が、障害物と前記車両の間の相対距離である、ステップと、をさらに含み、
前記車両の前記安全距離重みに基づいて前記車両の前記安全距離を計算する前記ステップが、
式Lsafe =δ1i * L1 +δ2i * L2に従って前記車両の前記安全距離を計算するステップであって、
Lsafeが、前記安全距離であり、
前記安全距離重みが、2つのパラメータδ1iおよびδ2iを含む、ステップを含む、請求項2に記載の方法。
【請求項４】
前記車両の前記安全速度重みに基づいて前記車両の前記安全速度を計算する前記ステップの前に、前記方法が、
前記車両によって感知された情報を取得し、前記車両によって感知された前記情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するステップであって、V1が、障害物と前記車両の間の相対速度である、ステップと、
車両のインターネットによって送信された情報を取得し、前記車両のインターネットによって送信された前記情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するステップであって、V2が、障害物と前記車両の間の相対速度である、ステップと、をさらに含み、
前記車両の前記安全速度重みに基づいて前記車両の前記安全速度を計算する前記ステップが、
式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2に従って前記車両の前記安全速度を計算するステップであって、
Vsafeが、前記安全速度であり、
前記安全速度重みが、2つのパラメータδ1iおよびδ2iを含む、ステップを含む、請求項2または3に記載の方法。
【請求項５】
前記車両の前記安全距離重みに基づいて前記車両の前記安全距離を計算する前記ステップの前に、前記方法が、
前記車両によって感知された情報を取得し、前記車両によって感知された前記情報に基づいて第1の安全距離L1を決定するステップであって、L1が、障害物と前記車両の間の相対距離である、ステップと、
車両のインターネットによって送信された情報を取得し、前記車両のインターネットによって送信された前記情報に基づいて第2の安全距離L2を決定するステップであって、L2が、障害物と前記車両の間の相対距離である、ステップと、
クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を取得し、前記クラウドデータセンターに記憶される前記道路履歴情報に基づいて第3の安全距離L3を決定するステップであって、L3が、障害物と前記車両の間の相対距離である、ステップと、をさらに含み、
前記車両の前記安全距離重みに基づいて前記車両の前記安全距離を計算する前記ステップが、
式Lsafe =δ1i * L1 +δ2i * L2 +δ3i * L3に従って前記車両の前記安全距離を計算するステップであって、
Lsafeが、前記安全距離であり、
前記安全距離重みが、3つのパラメータδ1i、δ2i、およびδ3iを含む、ステップを含む、請求項2に記載の方法。
【請求項６】
前記車両の前記安全速度重みに基づいて前記車両の前記安全速度を計算する前記ステップの前に、前記方法が、
前記車両によって感知された情報を取得し、前記車両によって感知された前記情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するステップであって、V1が、障害物と前記車両の間の相対速度である、ステップと、
車両のインターネットによって送信された情報を取得し、前記車両のインターネットによって送信された前記情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するステップであって、V2が、前記障害物と前記車両の間の相対速度である、ステップと、
クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を取得し、前記クラウドデータセンターに記憶される前記道路履歴情報に基づいて第3の安全速度V3を決定するステップであって、V3が、障害物と前記車両の間の相対速度である、ステップと、をさらに含み、
前記車両の前記安全速度重みに基づいて前記車両の前記安全速度を計算する前記ステップが、
式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2 +δ3i * V3に従って前記車両の前記安全速度を計算するステップであって、
Vsafeが、前記安全速度であり、
前記安全速度重みが、3つのパラメータδ1i、δ2i、およびδ3iを含む、ステップを含む、請求項2または5に記載の方法。
【請求項７】
前記車両の前記安全距離および前記安全速度に基づいて目標トルクを決定する前記ステップが、
前記車両の運転速度、前記安全距離、および前記安全速度に基づいて目標減速度を計算するステップと、
前記目標減速度に基づいて前記目標トルクを決定するステップと、を含む、請求項2から6のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記車両の運転速度、前記安全距離、および前記安全速度に基づいて目標減速度を計算する前記ステップが、
以下の式、すなわち、
【数１】
2019537414.tif 000012
に従って前記目標減速度を計算するステップであって、
atrgが、前記目標減速度であり、Vsafeが、前記安全速度であり、Lsafeが、前記安全距離であり、vが、前記車両の前記運転速度である、ステップを含む、請求項7に記載の方法。
【請求項９】
前記車両のインターネットによって送信された前記情報が、道路の許容される最高速度、道路勾配、信号灯ステータス、信号灯距離、現在の道路の平均交通速度、および第1の混雑係数のうちの少なくとも1つを含む、請求項2から8のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記クラウドデータセンターに記憶される前記道路履歴情報が、現在の時間期間内の平均車両速度、前記現在の時間期間内の平均車両距離、および第2の混雑係数を含み、前記現在の時間期間内の前記平均車両速度、前記現在の時間期間内の前記平均車両距離、および前記第2の混雑係数が、機械学習アルゴリズムおよび履歴データに基づく前記クラウドデータセンターによる計算を通して取得される、請求項5から9のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
車両制動エネルギー回収装置であって、
車両の現在位置情報を取得するように構成された取得モジュールと、
前記車両の前記現在位置情報に基づいて現在の道路状況を決定するように構成された決定モジュールであって、
前記決定モジュールが、道路状況と重みの間のマッピング関係に基づいて、前記現在の道路状況に対応する重みを決定するようにさらに構成され、
前記決定モジュールが、前記重みに基づいて前記車両の安全距離および安全速度を決定するようにさらに構成され、
前記決定モジュールが、前記車両の前記安全距離および前記安全速度に基づいて目標トルクを決定するようにさらに構成された、決定モジュールと、
制動エネルギーを回収するために、前記目標トルクに基づいて前記車両のモーターを制御するように構成された制御モジュールと、
を含む、装置。
【請求項１２】
前記重みが、安全距離重みおよび安全速度重みを含み、
前記決定モジュールが、
前記車両の前記安全距離重みに基づいて前記車両の前記安全距離を計算するように構成された第1の計算ユニットと、
前記車両の前記安全速度重みに基づいて前記車両の前記安全速度を計算するように構成された第2の計算ユニットと、
を含む、請求項11に記載の装置。
【請求項１３】
前記取得モジュールが、前記車両によって感知された情報を取得するようにさらに構成され、
前記決定モジュールが、前記車両によって感知された前記情報に基づいて第1の安全距離L1を決定するようにさらに構成され、L1が、障害物と前記車両の間の相対距離であり、
前記取得モジュールが、車両のインターネットによって送信された情報を取得するようにさらに構成され、
前記決定モジュールが、前記車両のインターネットによって送信された前記情報に基づいて第2の安全距離L2を決定するようにさらに構成され、L2が、前記障害物と前記車両の間の相対距離であり、
前記第1の計算ユニットが、具体的には、
式Lsafe =δ1i * L1 +δ2i * L2に従って前記車両の前記安全距離を計算するように構成され、
Lsafeが、前記安全距離であり、
前記安全距離重みが、2つのパラメータδ1iおよびδ2iを含む、請求項12に記載の装置。
【請求項１４】
前記取得モジュールが、前記車両によって感知された情報を取得するようにさらに構成され、
前記決定モジュールが、前記車両によって感知された前記情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するようにさらに構成され、V1が、障害物と前記車両の間の相対速度であり、
前記取得モジュールが、車両のインターネットによって送信された情報を取得するようにさらに構成され、
前記決定モジュールが、前記車両のインターネットによって送信された前記情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するようにさらに構成され、V2が、障害物と前記車両の間の相対速度であり、
前記第2の計算ユニットが、具体的には、
式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2に従って前記車両の前記安全距離を計算するように構成され、
Vsafeが、前記安全速度であり、
前記安全速度が、2つのパラメータδ1iおよびδ2iを含む、請求項12または13に記載の装置。
【請求項１５】
前記取得モジュールが、前記車両によって感知された情報を取得するようにさらに構成され、
前記決定モジュールが、前記車両によって感知された前記情報に基づいて第1の安全距離L1を決定するようにさらに構成され、L1が、障害物と前記車両の間の相対距離であり、
前記取得モジュールが、車両のインターネットによって送信された情報を取得するようにさらに構成され、
前記決定モジュールが、前記車両のインターネットによって送信された前記情報に基づいて第2の安全距離L2を決定するようにさらに構成され、L2が、障害物と前記車両の間の相対距離であり、
前記取得モジュールが、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を取得するようにさらに構成され、
前記決定モジュールが、前記クラウドデータセンターに記憶される前記道路履歴情報に基づいて第3の安全距離L3を決定するようにさらに構成され、L3が、障害物と前記車両の間の相対距離であり、
前記第1の計算ユニットが、具体的には、
式Lsafe =δ1i * L1 +δ2i * L2 +δ3i * L3に従って前記車両の前記安全距離を計算するように構成され、
Lsafeが、前記安全距離であり、
前記安全距離重みが、3つのパラメータδ1i、δ2i、およびδ3iを含む、請求項12に記載の装置。
【請求項１６】
前記取得モジュールが、前記車両によって感知された情報を取得するようにさらに構成され、
前記決定モジュールが、前記車両によって感知された前記情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するようにさらに構成され、V1が、障害物と前記車両の間の相対速度であり、
前記取得モジュールが、車両のインターネットによって送信された情報を取得するようにさらに構成され、
前記決定モジュールが、前記車両のインターネットによって送信された前記情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するようにさらに構成され、V2が、前記障害物と前記車両の間の相対速度であり、
前記取得モジュールが、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を取得するようにさらに構成され、
前記決定モジュールが、前記クラウドデータセンターに記憶される前記道路履歴情報に基づいて第3の安全速度V3を決定するようにさらに構成され、V3が、障害物と前記車両の間の相対速度であり、
前記第2の計算ユニットが、具体的には、
式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2 +δ3i * V3に従って前記車両の前記安全速度を計算するように構成され、
Vsafeが、前記安全速度であり、
前記安全速度が、3つのパラメータδ1i、δ2i、およびδ3iを含む、請求項12または15に記載の装置。
【請求項１７】
前記決定モジュールが、具体的には、
前記車両の運転速度、前記安全距離、および前記安全速度に基づいて目標減速度を計算し、
前記目標減速度に基づいて前記目標トルクを決定するように構成された、請求項12から16のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１８】
前記決定モジュールが、以下の式、すなわち、
【数２】
2019537414.tif 000013
に従って前記目標減速度を計算するようにさらに構成され、
atrgが、前記目標減速度であり、Vsafeが、前記安全速度であり、Lsafeが、前記安全距離であり、vが、前記車両の前記運転速度である、請求項17に記載の装置。
【請求項１９】
前記車両のインターネットによって送信された前記情報が、道路の許容される最高速度、道路勾配、信号灯ステータス、信号灯距離、現在の道路の平均交通速度、および第1の混雑係数のうちの少なくとも1つを含む請求項12から18のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２０】
前記クラウドデータセンターに記憶される前記道路履歴情報が、現在の時間期間内の平均車両速度、前記現在の時間期間内の平均車両距離、および第2の混雑係数を含み、前記現在の時間期間内の前記平均車両速度、前記現在の時間期間内の前記平均車両距離、および前記第2の混雑係数が、機械学習アルゴリズムおよび履歴データに基づく前記クラウドデータセンターによる計算を通して取得される、請求項15から19のいずれか一項に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この出願は、エネルギー回収技術、詳細には、車両制動エネルギー回収方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、大気汚染が深刻であり、スモッグが頻繁であり、環境保護に幅広い注意が払われている。したがって、電気車両(Electric Vehicle、略してEV)の開発が、様々な国の注意を引いてきた。しかし、航続距離が、EV推進を妨げる最大の課題である。
【０００３】
先行技術においては、航続距離の課題を解決するために、通常、EVのエネルギー利用を改善する方式が使用される。具体的には、制動エネルギー回収が、EVのエネルギー利用を改善するために使用されてもよい。図1は、先行技術における車両制動エネルギー回収システムのフレームワーク図である。図1に表わされるように、既存のEVの制動エネルギー回収および制御判断において、アクセル信号、制動信号、およびクラッチ信号が、加速ペダル、ブレーキペダル、およびクラッチペダルの開度の識別を通して取得され、そして、最大の許容される充電電流およびバッテリー充電状態(state of charge、略してSOC)に基づいて、車両全体のコントローラが、モーター回転速度に基づいてブレーキトルクコマンドを計算し、エネルギーフィードバックを行うためにモーターを制御する。
【０００４】
しかし、既存の制動エネルギー回収方式は、運転者によってペダルにおいて行われる操作ならびにバッテリーおよびモーターのステータスに基づいて制動エネルギーを受動的に回収することであり、結果として比較的低い制動エネルギー回収率となる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この出願の実施形態は、制動エネルギー回収率を改善するために、車両制動エネルギー回収方法および装置を提供する。
【０００６】
第1の態様によれば、この出願の実施形態は、車両制動エネルギー回収方法を提供し、方法は、
車両の現在位置情報を取得するステップと、
車両の現在位置情報に基づいて現在の道路状況を決定するステップと、
道路状況と重みの間のマッピング関係に基づいて、現在の道路状況に対応する重みを決定するステップと、
重みに基づいて車両の安全距離および安全速度を決定するステップと、
車両の安全距離および安全速度に基づいて目標トルクを決定するステップと、
制動エネルギーを回収するために、目標トルクに基づいて車両のモーターを制御するステップと、を含む。
【０００７】
第1の態様において提供される車両制動エネルギー回収方法によれば、車両の現在位置情報が取得され、現在の道路状況が、車両の現在位置情報に基づいて決定され、現在の道路状況に対応する重みが、道路状況と重みの間のマッピング関係に基づいて決定され、車両の安全距離および安全速度が、重みに基づいて決定され、そして、目標トルクが、車両の安全距離および安全速度に基づいて決定され、最後に、制動エネルギーを回収するために、車両のモーターが、目標トルクに基づいて制御される。車両の安全速度および安全距離が、車両の現在の道路状況に基づいて決定され、そして、目標トルクが、制動エネルギーを回収するために決定される。具体的に言うと、道路状況が車両によって感知された情報に基づいて決定され、安全距離および安全速度を計算し、そして目標減速度を決定し、トルクを割り当てるように、異なる重みが異なる道路状況に割り振られ、それにより制動エネルギー回収率を改善する。
【０００８】
可能な設計において、重みは、安全距離重みおよび安全速度重みを含み、
重みに基づいて車両の安全距離および安全速度を決定するステップは、
車両の安全距離重みに基づいて車両の安全距離を計算するステップと、
車両の安全速度重みに基づいて車両の安全速度を計算するステップと、を含む。
【０００９】
上述の設計において、同じ状況について、車両の安全距離重みおよび車両の安全速度重みが、同じでもよく、または異なってもよい。
【００１０】
可能な設計において、車両の安全距離重みに基づいて車両の安全距離を計算するステップの前に、方法が、
車両によって感知された情報を取得し、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全距離L1を決定するステップであって、L1が、障害物と車両の間の相対距離である、ステップと、
車両のインターネットによって送信された情報を取得し、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全距離L2を決定するステップであって、L2が、障害物と車両の間の相対距離である、ステップと、をさらに含み、
車両の安全距離重みに基づいて車両の安全距離を計算するステップが、
式Lsafe =δ1i * L1 +δ2i * L2に従って車両の安全距離を計算するステップであって、
Lsafeは、安全距離であり、
安全距離重みは、2つのパラメータδ1iおよびδ2iを含む、ステップを含む。
【００１１】
上述の設計において、障害物は、移動するまたは静止した物体を含み、たとえば、別の車両またはガードレールなどの物体を含む。
【００１２】
可能な設計において、車両の安全速度重みに基づいて車両の安全速度を計算するステップの前に、方法が、
車両によって感知された情報を取得し、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するステップであって、V1が、障害物と車両の間の相対速度である、ステップと、
車両のインターネットによって送信された情報を取得し、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するステップであって、V2が、障害物と車両の間の相対速度である、ステップと、をさらに含み、
車両の安全距離重みに基づいて車両の安全距離を計算するステップが、
式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2に従って車両の安全距離を計算するステップであって、
Vsafeは、安全速度であり、
安全速度は、2つのパラメータδ1iおよびδ2iを含む、ステップを含む。
【００１３】
可能な設計において、車両の安全距離重みに基づいて車両の安全距離を計算するステップの前に、方法が、
車両によって感知された情報を取得し、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全距離L1を決定するステップであって、L1が、障害物と車両の間の相対距離である、ステップと、
車両のインターネットによって送信された情報を取得し、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全距離L2を決定するステップであって、L2が、障害物と車両の間の相対距離である、ステップと、
クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を取得し、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報に基づいて第3の安全距離L3を決定するステップであって、L3が、障害物と車両の間の相対距離である、ステップと、をさらに含み、
車両の安全距離重みに基づいて車両の安全距離を計算するステップが、
式Lsafe =δ1i * L1 +δ2i * L2 +δ3i * L3に従って車両の安全距離を計算するステップであって、
Lsafeは、安全距離であり、
安全距離重みは、3つのパラメータδ1i、δ2i、およびδ3iを含む、ステップを含む。
【００１４】
可能な設計において、車両の安全速度重みに基づいて車両の安全速度を計算するステップの前に、方法が、
車両によって感知された情報を取得し、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するステップであって、V1が、障害物と車両の間の相対速度である、ステップと、
車両のインターネットによって送信された情報を取得し、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するステップであって、V2が、障害物と車両の間の相対速度である、ステップと、
クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を取得し、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報に基づいて第3の安全速度V3を決定するステップであって、V3が、障害物と車両の間の相対速度である、ステップと、をさらに含み、
車両の安全速度重みに基づいて車両の安全速度を計算するステップが、
式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2 +δ3i * V3に従って車両の安全速度を計算するステップであって、
Vsafeは、安全速度であり、
安全速度は、3つのパラメータδ1i、δ2i、およびδ3iを含む、ステップを含む。
【００１５】
上述の可能な設計において提供される車両制動エネルギー回収方法によれば、車両の安全距離および安全速度が、異なる場合について異なる方式で計算されることが可能であり、それによって、安全距離および安全速度を計算する方式は、より柔軟である。
【００１６】
可能な設計において、車両の安全距離および安全速度に基づいて目標トルクを決定するステップが、
車両の運転速度、安全距離、および安全速度に基づいて目標減速度を計算するステップと、
目標減速度に基づいて目標トルクを決定するステップと、を含む。
【００１７】
上述の可能な設計において、車両の運転速度、安全距離、および安全速度に基づいて目標減速度を計算するステップが、
以下の式、すなわち、
【００１８】
【数１】
2019537414.tif 000003
【００１９】
に従って目標減速度を計算するステップであって、
atrgは、目標減速度であり、Vsafeは、安全速度であり、Lsafeは、安全距離であり、vは、車両の運転速度である、ステップを含む。
【００２０】
上述の可能な設計において提供される車両制動エネルギー回収方法において、目標減速度が、車両の運転速度、安全距離、および安全速度に基づいて計算され、目標トルクが、目標減速度および車両力学モデルに基づいて決定される。このようにして、目標トルクが、目標減速度に基づいて、車両力学モデルを導入することによって計算され、したがって、全体的な経済的考慮に基づいて制動エネルギーを回収する目的が、達成されることができる。
【００２１】
可能な設計において、車両のインターネットによって送信された情報は、道路の許容される最高速度、道路勾配、信号灯ステータス、信号灯距離、現在の道路の平均交通速度、および第1の混雑係数のうちの少なくとも1つを含む。
【００２２】
可能な設計において、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報は、現在の時間期間内の平均車両速度、現在の時間期間内の平均車両距離、および第2の混雑係数を含み、現在の時間期間内の平均車両速度、現在の時間期間内の平均車両距離、および第2の混雑係数は、機械学習アルゴリズムおよび履歴データに基づくクラウドデータセンターによる計算を通して取得される。
【００２３】
第2の態様によれば、この出願の実施形態は、車両制動エネルギー回収装置を提供し、装置は、
車両の現在位置情報を取得するように構成された取得モジュールと、
車両の現在位置情報に基づいて現在の道路状況を決定するように構成された決定モジュールであって、
決定モジュールが、道路状況と重みの間のマッピング関係に基づいて、現在の道路状況に対応する重みを決定するようにさらに構成され、
決定モジュールが、重みに基づいて車両の安全距離および安全速度を決定するようにさらに構成され、
決定モジュールが、車両の安全距離および安全速度に基づいて目標トルクを決定するようにさらに構成された、決定モジュールと、
制動エネルギーを回収するために、目標トルクに基づいて車両のモーターを制御するように構成された制御モジュールと、を含む。
【００２４】
可能な設計において、重みは、安全距離重みおよび安全速度重みを含み、
決定モジュールは、
車両の安全距離重みに基づいて車両の安全距離を計算するように構成された第1の計算ユニットと、
車両の安全速度重みに基づいて車両の安全速度を計算するように構成された第2の計算ユニットと、を含む。
【００２５】
可能な設計において、取得モジュールは、車両によって感知された情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュールは、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全距離L1を決定するようにさらに構成され、L1は、障害物と車両の間の相対距離であり、
取得モジュールは、車両のインターネットによって送信された情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュールは、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全距離L2を決定するようにさらに構成され、L2は、障害物と車両の間の相対距離であり、
第1の計算ユニットは、具体的には、
式Lsafe =δ1i * L1 +δ2i * L2に従って車両の安全距離を計算するように構成され、
Lsafeは、安全距離であり、
安全距離重みは、2つのパラメータδ1iおよびδ2iを含む。
【００２６】
可能な設計において、取得モジュールは、車両によって感知された情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュールは、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するようにさらに構成され、V1は、障害物と車両の間の相対速度であり、
取得モジュールは、車両のインターネットによって送信された情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュールは、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するようにさらに構成され、V2は、障害物と車両の間の相対速度であり、
第2の計算ユニットは、具体的には、
式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2に従って車両の安全距離を計算するように構成され、
Vsafeは、安全速度であり、
安全速度は、2つのパラメータδ1iおよびδ2iを含む。
【００２７】
可能な設計において、取得モジュールは、車両によって感知された情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュールは、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全距離L1を決定するようにさらに構成され、L1は、障害物と車両の間の相対距離であり、
取得モジュールは、車両のインターネットによって送信された情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュールは、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全距離L2を決定するようにさらに構成され、L2は、障害物と車両の間の相対距離であり、
取得モジュールは、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュールは、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報に基づいて第3の安全距離L3を決定するようにさらに構成され、L3は、障害物と車両の間の相対距離であり、
第1の計算ユニットは、具体的には、
式Lsafe =δ1i * L1 +δ2i * L2 +δ3i * L3に従って車両の安全距離を計算するように構成され、
Lsafeは、安全距離であり、
安全距離重みは、3つのパラメータδ1i、δ2i、およびδ3iを含む。
【００２８】
可能な設計において、取得モジュールは、車両によって感知された情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュールは、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するようにさらに構成され、V1は、障害物と車両の間の相対速度であり、
取得モジュールは、車両のインターネットによって送信された情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュールは、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するようにさらに構成され、V2は、障害物と車両の間の相対速度であり、
取得モジュールは、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュールは、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報に基づいて第3の安全速度V3を決定するようにさらに構成され、V3は、障害物と車両の間の相対速度であり、
第2の計算ユニットは、具体的には、
式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2 +δ3i * V3に従って車両の安全速度を計算するように構成され、
Vsafeは、安全速度であり、
安全速度は、3つのパラメータδ1i、δ2i、およびδ3iを含む。
【００２９】
可能な設計において、決定モジュールは、具体的には、
車両の運転速度、安全距離、および安全速度に基づいて目標減速度を計算し、
目標減速度に基づいて目標トルクを決定するように構成される。
【００３０】
可能な設計において、決定モジュールは、以下の式、すなわち、
【００３１】
【数２】
2019537414.tif 000004
【００３２】
に従って目標減速度を計算するようにさらに構成され、
atrgは、目標減速度であり、Vsafeは、安全速度であり、Lsafeは、安全距離であり、vは、車両の運転速度である。
【００３３】
可能な設計において、車両のインターネットによって送信された情報は、道路の許容される最高速度、道路勾配、信号灯ステータス、信号灯距離、現在の道路の平均交通速度、および第1の混雑係数のうちの少なくとも1つを含む。
【００３４】
可能な設計において、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報は、現在の時間期間内の平均車両速度、現在の時間期間内の平均車両距離、および第2の混雑係数を含み、現在の時間期間内の平均車両速度、現在の時間期間内の平均車両距離、および第2の混雑係数は、機械学習アルゴリズムおよび履歴データに基づくクラウドデータセンターによる計算を通して取得される。
【００３５】
第2の態様および第2の態様の可能な設計において提供される車両制動エネルギー回収装置の有益な効果について、第1の態様および第1の態様の可能な設計によってもたらされる有益な効果を参照されたい。詳細は、再度ここで説明されない。
【００３６】
第3の態様によれば、この出願の実施形態は、
車両の現在位置情報を取得するように構成されたプロセッサを含み、
プロセッサが、車両の現在位置情報に基づいて現在の道路状況を決定するようにさらに構成され、
プロセッサが、道路状況と重みの間のマッピング関係に基づいて、現在の道路状況に対応する重みを決定するようにさらに構成され、
プロセッサが、重みに基づいて車両の安全距離および安全速度を決定するようにさらに構成され、
プロセッサが、車両の安全距離および安全速度に基づいて目標トルクを決定するようにさらに構成され、
プロセッサが、制動エネルギーを回収するために、目標トルクに基づいて車両のモーターを制御するようにさらに構成された、車両を提供する。
【００３７】
可能な設計において、重みは、安全距離重みおよび安全速度重みを含み、
プロセッサは、車両の安全距離重みに基づいて車両の安全距離を計算するようにさらに構成され、
プロセッサは、車両の安全速度重みに基づいて車両の安全速度を計算するようにさらに構成される。
【００３８】
可能な設計において、プロセッサは、車両によって感知された情報を取得し、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全距離L1を決定するようにさらに構成され、L1は、障害物と車両の間の相対距離であり、
プロセッサは、車両のインターネットによって送信された情報を取得し、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全距離L2を決定するようにさらに構成され、L2は、障害物と車両の間の相対距離であり、
プロセッサは、式Lsafe =δ1i * L1 +δ2i * L2に従って車両の安全距離を計算するようにさらに構成され、
Lsafeは、安全距離であり、
安全距離重みは、2つのパラメータδ1iおよびδ2iを含む。
【００３９】
可能な設計において、プロセッサは、車両によって感知された情報を取得し、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するようにさらに構成され、V1は、障害物と車両の間の相対速度であり、
プロセッサは、車両のインターネットによって送信された情報を取得し、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するようにさらに構成され、V2は、障害物と車両の間の相対速度であり、
プロセッサは、式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2に従って車両の安全距離を計算するようにさらに構成され、
Vsafeは、安全速度であり、
安全速度は、2つのパラメータδ1iおよびδ2iを含む。
【００４０】
可能な設計において、プロセッサは、車両によって感知された情報を取得し、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全距離L1を決定するようにさらに構成され、L1は、障害物と車両の間の相対距離であり、
プロセッサは、車両のインターネットによって送信された情報を取得し、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全距離L2を決定するようにさらに構成され、L2は、障害物と車両の間の相対距離であり、
プロセッサは、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を取得し、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報に基づいて第3の安全距離L3を決定するようにさらに構成され、L3は、障害物と車両の間の相対距離であり、
プロセッサは、式Lsafe =δ1i * L1 +δ2i * L2 +δ3i * L3に従って車両の安全距離を計算するようにさらに構成され、
Lsafeは、安全距離であり、
安全距離重みは、3つのパラメータδ1i、δ2i、およびδ3iを含む。
【００４１】
可能な設計において、プロセッサは、車両によって感知された情報を取得し、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するようにさらに構成され、V1は、障害物と車両の間の相対速度であり、
プロセッサは、車両のインターネットによって送信された情報を取得し、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するようにさらに構成され、V2は、障害物と車両の間の相対速度であり、
プロセッサは、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を取得し、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報に基づいて第3の安全速度V3を決定するようにさらに構成され、V3は、障害物と車両の間の相対速度であり、
プロセッサは、式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2 +δ3i * V3に従って車両の安全速度を計算するようにさらに構成され、
Vsafeは、安全速度であり、
安全速度は、3つのパラメータδ1i、δ2i、およびδ3iを含む。
【００４２】
可能な設計において、プロセッサは、車両の運転速度、安全距離、および安全速度に基づいて目標減速度を計算するようにさらに構成され、
プロセッサは、目標減速度に基づいて目標トルクを決定するようにさらに構成される。
【００４３】
可能な設計において、プロセッサは、以下の式、すなわち、
【００４４】
【数３】
2019537414.tif 000005
【００４５】
に従って目標減速度を計算するようにさらに構成され、
atrgは、目標減速度であり、Vsafeは、安全速度であり、Lsafeは、安全距離であり、vは、車両の運転速度である。
【００４６】
可能な設計において、車両のインターネットによって送信された情報は、道路の許容される最高速度、道路勾配、信号灯ステータス、信号灯距離、現在の道路の平均交通速度、および第1の混雑係数のうちの少なくとも1つを含む。
【００４７】
可能な設計において、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報は、現在の時間期間内の平均車両速度、現在の時間期間内の平均車両距離、および第2の混雑係数を含み、現在の時間期間内の平均車両速度、現在の時間期間内の平均車両距離、および第2の混雑係数は、機械学習アルゴリズムおよび履歴データに基づくクラウドデータセンターによる計算を通して取得される。
【００４８】
第3の態様および第3の態様の可能な設計において提供される車両の有益な効果について、第1の態様および第1の態様の可能な設計によってもたらされる有益な効果を参照されたい。詳細は、再度ここで説明されない。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】先行技術における車両制動エネルギー回収システムのフレームワーク図である。
【図２】この出願による車両制動エネルギー回収方法の概略的なシステムアーキテクチャ図である。
【図３】この出願による車両制動エネルギー回収方法の実施形態1の概略的なフローチャートである。
【図４】車両の安全距離を計算する概略的なフローチャート1である。
【図５】車両の安全距離を計算する概略的なフローチャート2である。
【図６】車両の安全速度を計算する概略的なフローチャート1である。
【図７】車両の安全速度を計算する概略的なフローチャート2である。
【図８】この出願の実施形態による車両制動エネルギー回収装置の実施形態1の概略的な構造図である。
【図９】この出願の実施形態による車両制動エネルギー回収装置の実施形態2の概略的な構造図である。
【図１０】この出願による車両の実施形態の概略的な構造図である。
【発明を実施するための形態】
【００５０】
図2は、この出願による車両制動エネルギー回収方法の概略的なシステムアーキテクチャ図である。図2に表わされるように、この出願の実施形態は、車両のインターネットシステムに適用可能である。システムは、感知サブシステム、計算および収束サブシステム、ならびに実行および判断サブシステムを含む。
【００５１】
感知サブシステムは、自己感知ユニット、車両のインターネットユニット、車両位置測位ユニット、クラウドデータセンターユニット、および運転意図識別ユニットを含む。自己感知ユニットは、主として、インテリジェントな自動車において装備され、車両の速度／距離／方向を測定するレーザーレーダー、ミリ波レーダー、単眼カメラ、多視点カメラ、加速度センサー、または同様のものである。車両のインターネットユニットは、主として、車両・車両間(vehicle-to-vehicle、略してV2V)情報交換、車両・インフラ間(vehicle-to-infrastructure、略してV2I)情報交換、および車両・歩行者間(vehicle-to-pedestrian、略してV2P)情報交換を通して周囲環境のパラメータを取得し、車両、道路、およびネットワークの協調のための重要な環境パラメータを提供するモジュールである。車両位置測位ユニットは、主として、たとえば、全地球測位システム(Global Positioning System、略してGPS)、ディファレンシャル全地球測位システム(Differential Global Positioning System、略してDGPS)、北斗ナビゲーションシステム、ガリレオ・ナビゲーションシステム、ロシアのグロナス・ナビゲーションシステム、および慣性測定ユニット(inertial measurement unit、略してIMU)システムの様々な種類の車両測位情報を提供し、メートルレベルの測位精度、センチメートルレベルの測位精度、および車線ライン測位レベルの測位精度を提供する。クラウドデータセンターユニットは、主として、ビッグデータ、機械学習、および深層学習に基づいて取得される異なる気象条件の下での異なる期間内の各道路ステータスの安全運転データ、たとえば、リスクグレードおよび混雑インデックスを取得する。運転意図識別ユニットは、アクセルペダルのステータス、ブレーキペダルのステータス、および車両制御ステータスに基づいて運転者の運転意図を識別するように構成される。
【００５２】
計算および収束サブシステムは、主として、車両環境感知情報収束ユニット、車両目標減速度計算ユニット、車両目標トルク計算ユニット、ならびに車両トルク割り当ておよび制御ユニットを含む。車両環境感知情報収束ユニットは、主として、感知サブシステムによって取得された様々なパラメータを統合し、車両運転状況の種類に基づいて、様々なパラメータの重みを車両目標減速度計算モジュールへの入力として選択するように構成される。
【００５３】
実行および判断サブシステムは、電気運転ユニット、電力バッテリーユニット、および能動機械制動ユニットを含む。
【００５４】
この出願のこの実施形態における車両制動エネルギー回収方法によれば、車両の内側(電気運転システム、バッテリーシステム、ペダルステータス、制御ステータス、および同様のもの)および車両の外側(環境、道路状況、外部の車両、および同様のもの)の2種類の重要な情報入力が、最終的な回生制動制御および運転制御を行うために包括的に考慮される。回生制動は、運転者が対応する制動操作を行うときに最適化され、さらに、回生制動は、運転者が制動の意図を有さないときに環境に基づいてインテリジェントに行われる。これは、車両の全体的な経済性を達成し、突然の加速または突然の減速を避ける。機械制動はできる限り少なく使用され、それによって航続距離における最適な制御が達成される。
【００５５】
以下は、この出願の技術的解決策を詳細に説明するために具体的な実施形態を使用する。以下のいくつかの具体的な実施形態は、互いに組み合わされてもよく、同じまたは類似の概念またはプロセスは、いくつかの実施形態において繰り返して説明されないことがある。
【００５６】
図3は、この出願による車両制動エネルギー回収方法の実施形態1の概略的なフローチャートである。この出願のこの実施形態は、車両制動エネルギー回収方法を提供する。方法は、車両制動エネルギー回収方法を行う任意の装置によって行われてもよく、装置は、ソフトウェアおよび／またはハードウェアを使用することによって実装されてもよい。この実施形態において、装置は、車両に組み込まれてもよい。
【００５７】
図2に表わされるシステムアーキテクチャに基づいて、図3に表わされるように、この実施形態における方法は、以下のステップを含み得る。
【００５８】
ステップ301: 車両の現在位置情報を取得する。
【００５９】
この実施形態において、車両は、感知サブシステムの車両位置測位ユニットを使用することによって車両の現在位置情報を取得し得る。具体的な実装プロセスにおいて、現在位置情報は、たとえば、GPS、DGPS、北斗ナビゲーションシステム、ガリレオ・ナビゲーションシステム、ロシアのグロナス・ナビゲーションシステム、またはIMUシステムを使用することによって取得されてもよい。
【００６０】
ステップ302: 車両の現在位置情報に基づいて現在の道路状況を決定する。
【００６１】
この実施形態において、車両は、感知サブシステムの自己感知ユニットを使用することによって第1の範囲内の道路勾配i1および道路の速度制限Vmax1などの情報を取得してもよく、第1の範囲は、たとえば、レーダー、カメラ、またはセンサーによって測定されることができる最大距離、たとえば200mであってもよく、車両は、感知サブシステムの車両のインターネットユニットを使用することによって道路の許容される最高速度Vmax2、道路勾配i2、信号灯ステータスSlight、車両と信号灯の間の距離Llight、現在の道路の平均交通速度Vavg1、および第1の混雑係数f1を取得してもよく、ビッグデータ、機械学習、および同様のものを使用することによって取得された大量のデータに基づいてクラウドデータセンターユニットを使用することによって、現在の時間期間内の現在の道路上の平均車両速度Vavg2、第2の混雑係数f2、および同様のものを取得してもよい。
【００６２】
上述の情報を取得し、車両の現在位置情報を取得した後、車両は、地図上に記された道路種類識別情報に基づいて現在の道路状況を決定する。地図上に記された道路種類識別情報は、G (国道)、S (州道)、X (群道)、Y (群区道)、および同様のもの、または一般道(Aクラス道路)、高速道路(Bクラス道路)、インテリジェントな接続された運転専用レーン(Cクラス道路)、インテリジェントな接続された運転専用道路(Dクラス道路)、および同様のものを含む。実際の応用において、上述の情報、車両の現在位置情報、および地図上に記された道路種類識別情報に基づいて、車両が、車両の現在の道路状況を決定してもよい。道路状況は、高速道路(状況1)、州道(状況2)、市街地道路(状況3)、群区道(状況4)、または同様のものを含む。たとえば、車両が30°の道路勾配、30km/hの道路の許容される最高速度、および0.1の第1の混雑係数を取得するならば、それは、車両の環境内で道路勾配が比較的大きく、道路の許容される最高速度が比較的低く、車両の混雑度が高くないことを示す。車両の現在位置情報に基づいて、車両は、車両の位置が地図上でY (群区道)として記されていると決定する。この場合、現在の道路状況が群区道であると決定されることができる。
【００６３】
車両は、現在位置情報にのみ基づいて現在の道路状況を決定してもよく、または自己感知ユニット、車両のインターネットユニット、もしくはクラウドデータセンターユニットのうちの少なくとも1つによって測定されたパラメータに基づいて、かつ現在位置情報に基づいて現在の道路状況を決定してもよいことが留意されるべきである。現在の道路状況を決定する具体的な方式について、この実施形態においてここで限定は課されない。
【００６４】
ステップ303: 道路状況と重みの間のマッピング関係に基づいて、現在の道路状況に対応する重みを決定する。
【００６５】
この実施形態において、道路状況と重みの間のマッピング関係は、車両に予め記憶される。現在の道路状況を決定した後、車両は、予め記憶されたマッピング関係に基づいて、現在の道路状況に対応する重みを決定する。具体的には、重みは、現在の道路状況を決定する方式に基づいて割り当てられてもよい。たとえば、車両が自己感知ユニット、車両のインターネットユニット、またはクラウドデータセンターユニットによって測定されたパラメータに基づいて、かつ現在位置情報に基づいて現在の道路状況を決定するならば、重みは、表1における割り当て方式に基づいて決定される。
【００６６】
【表１】
2019537414.tif 000006
【００６７】
カスタマイズされた構成が、δ1、δ2、およびδ3について行われ得る。たとえば、概して車両の販売地域内で、販売地域内の交通規則、地図道路稼働条件、および同様のものに基づいて、カスタマイズされた構成が行われてもよい。加えて、事前構成される市場について、構成は、車両が工場を出る前に完了されてもよく、事後構成される市場について、構成は、インストールの間に行われてもよい。
【００６８】
δ1、δ2、およびδ3は、それぞれ、自己感知ユニット、車両のインターネットユニット、およびクラウドデータセンターユニットによって測定されたデータの重みの割合であることが留意されるべきである。たとえば、状況1 (高速道路)について、自己感知ユニット、車両のインターネットユニット、およびクラウドデータセンターユニットによって測定されたデータの重みの割合は、それぞれ、60%、20%、および20%である。
【００６９】
車両が自己感知ユニットおよび車両のインターネットユニットによって測定されたパラメータに基づいて、かつ現在位置情報に基づいて現在の道路状況を決定するならば、重みは、表2における割り当て方式に基づいて決定される。
【００７０】
【表２】
2019537414.tif 000007
【００７１】
状況1、状況2、状況3、および状況4において、自己感知システムによって取得される距離パラメータは、最も大きな比率を占める。
【００７２】
加えて、高速道路の道路条件について、δ2は200メートルから数キロメールまでの道路条件に関し、これは車両の運転速度に比較的大きな影響を有し、高速道路には交通灯がなく、市街地道路について、δ2は交通灯ステータスの影響であり、比較的大きな比率を占め、群区道について、自己感知ユニットによって取得された安全距離データのみが依拠される。
【００７３】
ステップ304: 重みに基づいて車両の安全距離および安全速度を決定する。
【００７４】
この実施形態において、任意選択で、重みが、安全距離重みおよび安全速度重みを含む。したがって、実際の応用において、重みに基づいて車両の安全距離および安全速度を決定することは、車両の安全距離重みに基づいて車両の安全距離を計算することと、車両の安全速度重みに基づいて車両の安全速度を計算することと、を含む。
【００７５】
加えて、同じ状況について、車両の安全距離重みおよび車両の安全速度重みは、同じでもよく、または異なってもよい。
【００７６】
任意選択で、車両の安全距離重みに基づいて車両の安全距離を計算する実装可能な方式は、以下の種類を含み得る。
【００７７】
方式1: 図4に表わされる車両の安全距離を計算する概略的なフローチャート1を参照すると、ステップ304は、具体的には、以下のステップを含み得る。
【００７８】
ステップ401: 車両によって感知された情報を取得し、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全距離L1を決定し、L1は、障害物と車両の間の相対距離である。
【００７９】
具体的には、車両は、自己感知ユニット内のレーダー、カメラ、別の種類のセンサー、または同様のものを使用することによって、車両によって感知された情報を取得し、障害物と車両の間の相対距離L1、すなわち、第1の安全距離L1をさらに決定してもよい。障害物は、移動するまたは静止した物体を含み、たとえば、別の車両またはガードレールなどの物体を含む。
【００８０】
ステップ402: 車両のインターネットによって送信された情報を取得し、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全距離L2を決定し、L2は、障害物と車両の間の相対距離である。
【００８１】
具体的には、車両は、車両のインターネットユニットのV2V、V2I、V2P、または同様のものを通して車両のインターネットによって送信された情報を取得してもよく、障害物と車両の間の相対距離L2、すなわち、第2の安全距離L2をさらに決定する。障害物は、また、移動するまたは静止した物体を含み、たとえば、別の車両またはガードレールなどの物体を含んでもよい。
【００８２】
任意選択で、車両のインターネットによって送信された情報は、道路の許容される最高速度、道路勾配、信号灯ステータス、信号灯距離、現在の道路の平均交通速度、および第1の混雑係数のうちの少なくとも1つを含む。第1の混雑係数は、0から1までの任意の値によって表現されてもよい。より大きな値が、より深刻な車両の混雑を示す。
【００８３】
ステップ403: 式Lsafe =δ1i * L1 +δ2i * L2に従って車両の安全距離を計算する。
【００８４】
Lsafeは、安全距離であり、安全距離重みは、2つのパラメータδ1iおよびδ2iを含む。具体的には、車両によって取得された情報が車両によって感知された情報および車両のインターネットによって送信された情報を含むので、現在の道路状況における安全距離重みは、ステップ303において表2のマッピング関係に基づいて決定され得る。たとえば、車両は、状況1 (高速道路)で走行する。この状況において、安全距離重みのパラメータは、δ1i = 80%およびδ2i = 20%であり、(0.8  0.2)によって表現される。加えて、第1の安全距離L1および第2の安全距離L2が取得された後、車両の安全距離が、式Lsafe =δ1i * L1 +δ2i * L2に従って計算される。
【００８５】
方式2: 図5に表わされる車両の安全距離を計算する概略的なフローチャート2を参照すると、ステップ304は、具体的には、以下のステップを含み得る。
【００８６】
ステップ501: 車両によって感知された情報を取得し、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全距離L1を決定し、L1は、障害物と車両の間の相対距離である。
【００８７】
ステップ502: 車両のインターネットによって送信された情報を取得し、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全距離L2を決定し、L2は、障害物と車両の間の相対距離である。
【００８８】
ステップ501およびステップ502は、ステップ401およびステップ402と類似であり、詳細は、再度ここで説明されない。
【００８９】
ステップ503: クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を取得し、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報に基づいて第3の安全距離L3を決定し、L3は、障害物と車両の間の相対距離である。
【００９０】
具体的には、車両は、ビッグデータ、機械学習、深層学習、または同様のものに基づいてクラウドデータセンターユニットを使用することによって異なる気象条件の下での異なる時間期間内の安全運転データを取得し、つまり、障害物と車両の間の相対距離L3、すなわち、第3の安全距離L3を取得し得る。
【００９１】
任意選択で、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報は、現在の時間期間内の平均車両速度、現在の時間期間内の平均車両距離、および第2の混雑係数を含み、現在の時間期間内の平均車両速度、現在の時間期間内の平均車両距離、および第2の混雑係数は、機械学習アルゴリズムおよび履歴データに基づくクラウドデータセンターによる計算を通して取得される。第2の混雑係数は、0から1までの任意の値によって表現されてもよい。より大きな値が、より深刻な車両の混雑を示す。
【００９２】
ステップ504: 式Lsafe =δ1i * L1 +δ2i * L2+δ3i * L3に従って車両の安全距離を計算する。
【００９３】
Lsafeは、安全距離であり、安全距離重みは、3つのパラメータδ1i、δ2i、およびδ3iを含む。具体的には、車両によって取得された情報が、車両によって感知された情報、車両のインターネットによって送信された情報、およびクラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を含むので、現在の道路状況における安全距離重みは、ステップ303において表1におけるマッピング関係に基づいて決定され得る。たとえば、車両は、状況2 (高速道路)において走行する。この状況において、安全距離重みのパラメータは、δ1i = 70%、δ2i = 30%、およびδ3i = 0であり、(0.7  0.3  0)によって表現される。加えて、第1の安全距離L1、第2の安全距離L2、および第3の安全距離L3が取得された後、車両の安全距離が、式Lsafe =δ1i * L1 +δ2i * L2 +δ3i * L3に従って計算される。
【００９４】
任意選択で、車両の安全速度重みに基づいて車両の安全速度を計算する実装可能な方式は、以下の種類を含み得る。
【００９５】
方式1: 図6に表わされる車両の安全速度を計算する概略的なフローチャート1を参照すると、ステップ304は、具体的には、以下を含み得る。
【００９６】
ステップ601: 車両によって感知された情報を取得し、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全速度V1を決定し、V1は、障害物と車両の間の相対速度である。
【００９７】
具体的には、車両は、自己感知ユニット内のレーダー、カメラ、別の種類のセンサー、または同様のものを使用することによって、車両によって感知された情報を取得し、障害物と車両の間の相対速度V1、すなわち、第1の安全速度V1をさらに決定してもよい。障害物は、移動するまたは静止した物体を含み、たとえば、別の車両またはガードレールなどの物体を含む。
【００９８】
ステップ602: 車両のインターネットによって送信された情報を取得し、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全速度V2を決定し、V2は、障害物と車両の間の相対速度である。
【００９９】
具体的には、車両は、車両のインターネットユニットのV2V、V2I、V2P、または同様のものを通して車両のインターネットによって送信された情報を取得し、障害物と車両の間の相対速度V2、すなわち、第2の安全速度V2をさらに決定してもよい。障害物は、また、移動するまたは静止した物体を含み、たとえば、別の車両またはガードレールなどの物体を含んでもよい。
【０１００】
任意選択で、車両のインターネットによって送信された情報は、道路の許容される最高速度、道路勾配、信号灯ステータス、信号灯距離、現在の道路の平均交通速度、および第1の混雑係数のうちの少なくとも1つを含む。第1の混雑係数は、0から1までの任意の値によって表現されてもよい。より大きな値が、より深刻な車両の混雑を示す。
【０１０１】
ステップ603: 式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2に従って車両の安全速度を計算する。
【０１０２】
Vsafeは、安全速度であり、安全速度は、2つのパラメータδ1iおよびδ2iを含む。具体的には、車両によって取得された情報が車両によって感知された情報および車両のインターネットによって送信された情報を含むので、現在の道路状況における安全速度重みは、ステップ303において表2におけるマッピング関係に基づいて決定され得る。たとえば、車両は、状況1 (高速道路)において走行する。この状況において、安全速度重みのパラメータは、δ1i = 80%およびδ2i = 20%であり、(0.8  0.2)によって表現される。加えて、第1の安全速度V1および第2の安全速度V2が取得された後、車両の安全速度が、式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2に従って計算される。
【０１０３】
方式2: 図7に表わされる車両の安全速度を計算する概略的なフローチャート2を参照すると、ステップ304は、具体的には、以下のステップを含み得る。
【０１０４】
ステップ701: 車両によって感知された情報を取得し、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全速度V1を決定し、V1は、障害物と車両の間の相対速度である。
【０１０５】
ステップ702: 車両のインターネットによって送信された情報を取得し、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全速度V2を決定し、V2は、障害物と車両の間の相対速度である。
【０１０６】
ステップ701およびステップ702は、ステップ601およびステップ602と類似であり、詳細は、再度ここで説明されない。
【０１０７】
ステップ703: クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を取得し、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報に基づいて第3の安全速度V3を決定し、V3は、障害物と車両の間の相対速度である。
【０１０８】
具体的には、車両は、ビッグデータ、機械学習、深層学習、または同様のものに基づいてクラウドデータセンターユニットを使用することによって異なる気象条件の下での異なる時間期間内の安全運転データを取得し、つまり、障害物と車両の間の相対速度V3、すなわち、第3の安全速度V3を取得してもよい。
【０１０９】
任意選択で、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報は、現在の時間期間内の平均車両速度、現在の時間期間内の平均車両距離、および第2の混雑係数を含み、現在の時間期間内の平均車両速度、現在の時間期間内の平均車両距離、および第2の混雑係数は、機械学習アルゴリズムおよび履歴データに基づくクラウドデータセンターによる計算を通して取得される。第2の混雑係数は、0から1までの任意の値によって表現されてもよい。より大きな値が、より深刻な車両の混雑を示す。
【０１１０】
ステップ704: 式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2 +δ3i * V3に従って車両の安全速度を計算する。
【０１１１】
Vsafeは、安全速度であり、安全速度は、3つのパラメータδ1i、δ2i、およびδ3iを含む。具体的には、車両によって取得された情報が、車両によって感知された情報、車両のインターネットによって送信された情報、およびクラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を含むので、現在の道路状況における安全速度重みは、ステップ303において表1におけるマッピング関係に基づいて決定され得る。たとえば、車両は、状況2 (高速道路)において走行する。この状況において、安全速度重みのパラメータは、δ1i = 70%、δ2i = 30%、およびδ3i = 0であり、(0.7  0.3  0)によって表現される。加えて、第1の安全速度V1、第2の安全速度V2、および第3の安全速度V3が取得された後、車両の安全距離が、式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2 +δ3i * V3に従って計算される。
【０１１２】
ステップ305: 車両の安全距離および安全速度に基づいて目標トルクを決定する。
【０１１３】
この実施形態において、車両の安全距離および安全速度が計算された後、計算された安全距離および安全速度に基づいて目標トルクが決定され、それによって、車両は、制動エネルギーを回収するために車両のモーターを制御するため、車両全体によって要求されるトルクを、目標トルクおよび運転者の運転意図に基づいて決定する。
【０１１４】
任意選択で、車両の安全距離および安全速度に基づいて目標トルクを決定することは、車両の運転速度、安全距離、および安全速度に基づいて目標減速度を計算することと、目標減速度に基づいて目標トルクを決定することと、を含む。
【０１１５】
具体的な実装プロセスにおいて、計算および収束サブシステム内の車両目標減速度計算ユニットは、式
【０１１６】
【数４】
2019537414.tif 000008
【０１１７】
に従って目標減速度を計算してもよく、atrgは、目標減速度であり、Vsafeは、安全速度であり、Lsafeは、安全距離であり、vは、車両の運転速度である。
【０１１８】
目標減速度が決定された後、車両目標トルク計算ユニットは、目標減速度、感知サブシステムによって取得された道路勾配i、および車両力学モデルに基づいて目標トルクを計算する。具体的には、目標トルクは、式
【０１１９】
【数５】
2019537414.tif 000009
【０１２０】
に従って計算されてもよい。Gは、車両の重さであり、fは、転がり抵抗係数であり、CDは、風抵抗係数であり、Aは、車両の前面面積であり、vは、車両のリアルタイムの運転速度であり、iは、車両が走行する道路の勾配であり、δは、回転質量変換係数であり、mは、車両の質量であり、atrgは、目標減速度であり、rは、車両のホイールの半径であり、igは、車両の伝動ギア比であり、i0は、最終減速比であり、ηTは、機械伝動効率であり、Ttrgは、目標トルクである。
【０１２１】
Ttrgが0より大きいとき、Ttrgは目標運転トルクであり、またはTtrgが0より小さいとき、Ttrgは目標制動トルクである。
【０１２２】
この実施形態において、目標トルクは、全体的な経済的考慮に基づいて制動エネルギーを回収する目的を達成するように、車両力学モデルを導入することによって計算される。
【０１２３】
ステップ306: 制動エネルギーを回収するために、目標トルクに基づいて車両のモーターを制御する。
【０１２４】
この実施形態において、目標トルクを決定した後、車両は、目標トルクおよび運転意図識別ユニットによって識別される運転意図に基づいて、車両全体によって要求されるトルクを決定し、制動エネルギーを回収するために車両のモーターを制御するため、車両全体によって要求される決定されたトルクを割り当てる。
【０１２５】
具体的には、車両トルク割り当ておよび制御ユニットは、稼働するようにモーターおよび能動機械制動システムを制御するように、車両内のモーターの最大出力トルク値、車両内のモーターの最小出力トルク値、車両内のバッテリーのリアルタイムに許容され得る充電電力、および車両内のバッテリーのリアルタイムに許容され得る放電電力に基づいてトルクを割り当てる。
【０１２６】
この出願のこの実施形態において提供される車両制動エネルギー回収方法によれば、車両の現在位置情報が取得され、現在の道路状況が、車両の現在位置情報に基づいて決定され、現在の道路状況に対応する重みが、道路状況と重みの間のマッピング関係に基づいて決定され、車両の安全距離および安全速度が、重みに基づいて決定され、そして、目標トルクが、車両の安全距離および安全速度に基づいて決定され、最後に、制動エネルギーを回収するために、車両のモーターが、目標トルクに基づいて制御される。車両の安全速度および安全距離が、車両の現在の道路状況に基づいて決定され、そして、目標トルクが、制動エネルギーを回収するために決定される。具体的に言うと、道路状況が車両によって感知された情報に基づいて決定され、安全距離および安全速度を計算し、そして目標減速度を決定し、トルクを割り当てるように、異なる重みが異なる道路状況に割り振られ、それにより制動エネルギー回収率を改善する。
【０１２７】
図8は、この出願の実施形態による車両制動エネルギー回収装置の実施形態1の概略的な構造図である。回収装置は、独立した車両であってもよく、または車両に組み込まれた装置であってもよい。装置は、ソフトウェア、ハードウェア、またはソフトウェアとハードウェアの組合せを使用することによって実装され得る。図8に表わされるように、回収装置は、
車両の現在位置情報を取得するように構成された取得モジュール11と、
車両の現在位置情報に基づいて現在の道路状況を決定するように構成された決定モジュール12であって、
決定モジュール12は、道路状況と重みの間のマッピング関係に基づいて、現在の道路状況に対応する重みを決定するようにさらに構成され、
決定モジュール12は、重みに基づいて車両の安全距離および安全速度を決定するようにさらに構成され、
決定モジュール12は、車両の安全距離および安全速度に基づいて目標トルクを決定するようにさらに構成された、決定モジュール12と、
制動エネルギーを回収するために、目標トルクに基づいて車両のモーターを制御するように構成された制御モジュール13と、を含む。
【０１２８】
任意選択で、取得モジュール11、決定モジュール12、および制御モジュール13は、車両内のプロセッサに対応してもよい。
【０１２９】
この出願のこの実施形態において提供される車両制動エネルギー回収装置は、上述の方法の実施形態を行い得る。装置の実装原理および技術的効果は、方法の実施形態のそれらと類似し、詳細は、再度ここで説明されない。
【０１３０】
図9は、この出願の実施形態による車両制動エネルギー回収装置の実施形態2の概略的な構造図である。上述の実施形態に基づいて、さらに、重みは、安全距離重みおよび安全速度重みを含み、決定モジュール12は、具体的には、
車両の安全距離重みに基づいて車両の安全距離を計算するように構成された第1の計算ユニット121と、
車両の安全速度重みに基づいて車両の安全速度を計算するように構成された第2の計算ユニット122と、を含む。
【０１３１】
任意選択で、取得モジュール11は、車両によって感知された情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュール12は、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全距離L1を決定するようにさらに構成され、L1は、障害物と車両の間の相対距離であり、
取得モジュール11は、車両のインターネットによって送信された情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュール12は、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全距離L2を決定するようにさらに構成され、L2は、障害物と車両の間の相対距離であり、
第1の計算ユニット121は、具体的には、
式Lsafe =δ1i * L1 +δ2i * L2に従って車両の安全距離を計算するように構成され、
Lsafeは、安全距離であり、
安全距離重みは、2つのパラメータδ1iおよびδ2iを含む。
【０１３２】
任意選択で、取得モジュール11は、車両によって感知された情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュール12は、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するようにさらに構成され、V1は、障害物と車両の間の相対速度であり、
取得モジュール11は、車両のインターネットによって送信された情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュール12は、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するようにさらに構成され、V2は、障害物と車両の間の相対速度であり、
第2の計算ユニット122は、具体的には、
式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2に従って車両の安全距離を計算するように構成され、
Vsafeは、安全速度であり、
安全速度は、2つのパラメータδ1iおよびδ2iを含む。
【０１３３】
任意選択で、取得モジュール11は、車両によって感知された情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュール12は、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全距離L1を決定するようにさらに構成され、L1は、障害物と車両の間の相対距離であり、
取得モジュール11は、車両のインターネットによって送信された情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュール12は、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全距離L2を決定するようにさらに構成され、L2は、障害物と車両の間の相対距離であり、
取得モジュール11は、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュール12は、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報に基づいて第3の安全距離L3を決定するようにさらに構成され、L3は、障害物と車両の間の相対距離であり、
第1の計算ユニット121は、具体的には、
式Lsafe =δ1i * L1 +δ2i * L2 +δ3i * L3に従って車両の安全距離を計算するように構成され、
Lsafeは、安全距離であり、
安全距離重みは、3つのパラメータδ1i、δ2i、およびδ3iを含む。
【０１３４】
任意選択で、取得モジュール11は、車両によって感知された情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュール12は、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するようにさらに構成され、V1は、障害物と車両の間の相対速度であり、
取得モジュール11は、車両のインターネットによって送信された情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュール12は、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するようにさらに構成され、V2は、障害物と車両の間の相対速度であり、
取得モジュール11は、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュール12は、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報に基づいて第3の安全速度V3を決定するようにさらに構成され、V3は、障害物と車両の間の相対速度であり、
第2の計算ユニット122は、具体的には、
式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2 +δ3i * V3に従って車両の安全速度を計算するように構成され、
Vsafeは、安全速度であり、
安全速度は、3つのパラメータδ1i、δ2i、およびδ3iを含む。
【０１３５】
任意選択で、決定モジュール12は、具体的には、
車両の運転速度、安全距離、および安全速度に基づいて目標減速度を計算し、
目標減速度に基づいて目標トルクを決定するように構成される。
【０１３６】
任意選択で、決定モジュール12は、以下の式、すなわち、
【０１３７】
【数６】
2019537414.tif 000010
【０１３８】
に従って目標減速度を計算するようにさらに構成され、
atrgは、目標減速度であり、Vsafeは、安全速度であり、Lsafeは、安全距離であり、vは、車両の運転速度である。
【０１３９】
任意選択で、車両のインターネットによって送信された情報は、道路の許容される最高速度、道路勾配、信号灯ステータス、信号灯距離、現在の道路の平均交通速度、および第1の混雑係数のうちの少なくとも1つを含む。
【０１４０】
任意選択で、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報は、現在の時間期間内の平均車両速度、現在の時間期間内の平均車両距離、および第2の混雑係数を含み、現在の時間期間内の平均車両速度、現在の時間期間内の平均車両距離、および第2の混雑係数は、機械学習アルゴリズムおよび履歴データに基づくクラウドデータセンターによる計算を通して取得される。
【０１４１】
この出願のこの実施形態において提供される車両制動エネルギー回収装置は、上述の方法の実施形態を行い得る。装置の実装原理および技術的効果は、方法の実施形態のそれらと類似し、詳細は、再度ここで説明されない。
【０１４２】
図10は、この出願による車両の実施形態の概略的な構造図である。図10に表わされるように、車両は、送信機20、プロセッサ21、メモリ22、および少なくとも1つの通信バス23を含み得る。通信バス23は、要素の間の通信接続を実装するように構成される。メモリ22は、高速RAMメモリを含んでもよく、または不揮発性メモリNVM、たとえば、少なくとも1つの磁気ディスク記憶をさらに含んでもよい。メモリ22において、様々なプログラムが、記憶され、様々な処理機能を完了し、実施形態における方法のステップを実装するために使用され得る。加えて、車両は、受信機24をさらに含み得る。この実施形態における受信機24は、通信機能および情報受信機能を有する対応する入力インターフェースであってもよい。この実施形態における送信機20は、通信機能および情報送信機能を有する対応する出力インターフェースであってもよい。任意選択で、送信機20および受信機24は、1つの通信インターフェースに統合されてもよく、または2つの独立した通信インターフェースであってもよい。
【０１４３】
この実施形態において、プロセッサ21は、車両の現在位置情報を取得するように構成され、
プロセッサ21は、車両の現在位置情報に基づいて現在の道路状況を決定するようにさらに構成され、
プロセッサ21は、道路状況と重みの間のマッピング関係に基づいて、現在の道路状況に対応する重みを決定するようにさらに構成され、
プロセッサ21は、重みに基づいて車両の安全距離および安全速度を決定するようにさらに構成され、
プロセッサ21は、車両の安全距離および安全速度に基づいて目標トルクを決定するようにさらに構成され、
プロセッサ21は、制動エネルギーを回収するために、目標トルクに基づいて車両のモーターを制御するようにさらに構成される。
【０１４４】
任意選択で、重みは、安全距離重みおよび安全速度重みを含み、
プロセッサ21は、車両の安全距離重みに基づいて車両の安全距離を計算するようにさらに構成され、
プロセッサ21は、車両の安全速度重みに基づいて車両の安全速度を計算するようにさらに構成される。
【０１４５】
任意選択で、プロセッサ21は、車両によって感知された情報を取得し、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全距離L1を決定するようにさらに構成され、L1は、障害物と車両の間の相対距離であり、
プロセッサ21は、車両のインターネットによって送信された情報を取得し、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全距離L2を決定するようにさらに構成され、L2は、障害物と車両の間の相対距離であり、
プロセッサ21は、式Lsafe =δ1i * L1 +δ2i * L2に従って車両の安全距離を計算するようにさらに構成され、
Lsafeは、安全距離であり、
安全距離重みは、2つのパラメータδ1iおよびδ2iを含む。
【０１４６】
任意選択で、プロセッサ21は、車両によって感知された情報を取得し、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するようにさらに構成され、V1は、障害物と車両の間の相対速度であり、
プロセッサ21は、車両のインターネットによって送信された情報を取得し、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するようにさらに構成され、V2は、障害物と車両の間の相対速度であり、
プロセッサ21は、式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2に従って車両の安全距離を計算するようにさらに構成され、
Vsafeは、安全速度であり、
安全速度は、2つのパラメータδ1iおよびδ2iを含む。
【０１４７】
任意選択で、プロセッサ21は、車両によって感知された情報を取得し、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全距離L1を決定するようにさらに構成され、L1は、障害物と車両の間の相対距離であり、
プロセッサ21は、車両のインターネットによって送信された情報を取得し、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全距離L2を決定するようにさらに構成され、L2は、障害物と車両の間の相対距離であり、
プロセッサ21は、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を取得し、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報に基づいて第3の安全距離L3を決定するようにさらに構成され、L3は、障害物と車両の間の相対距離であり、
プロセッサ21は、式Lsafe =δ1i * L1 +δ2i * L2 +δ3i * L3に従って車両の安全距離を計算するようにさらに構成され、
Lsafeは、安全距離であり、
安全距離重みは、3つのパラメータδ1i、δ2i、およびδ3iを含む。
【０１４８】
任意選択で、プロセッサ21は、車両によって感知された情報を取得し、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するようにさらに構成され、V1は、障害物と車両の間の相対速度であり、
プロセッサ21は、車両のインターネットによって送信された情報を取得し、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するようにさらに構成され、V2は、障害物と車両の間の相対速度であり、
プロセッサ21は、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を取得し、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報に基づいて第3の安全速度V3を決定するようにさらに構成され、V3は、障害物と車両の間の相対距離であり、
プロセッサ21は、式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2 +δ3i * V3に従って車両の安全速度を計算するようにさらに構成され、
Vsafeは、安全速度であり、
安全速度は、3つのパラメータδ1i、δ2i、およびδ3iを含む。
【０１４９】
任意選択で、プロセッサ21は、車両の運転速度、安全距離、および安全速度に基づいて目標減速度を計算するようにさらに構成され、
プロセッサ21は、目標減速度に基づいて目標トルクを決定するようにさらに構成される。
【０１５０】
任意選択で、プロセッサ21は、以下の式、すなわち、
【０１５１】
【数７】
2019537414.tif 000011
【０１５２】
に従って目標減速度を計算するようにさらに構成され、
atrgは、目標減速度であり、Vsafeは、安全速度であり、Lsafeは、安全距離であり、vは、車両の運転速度である。
【０１５３】
任意選択で、車両のインターネットによって送信された情報は、道路の許容される最高速度、道路勾配、信号灯ステータス、信号灯距離、現在の道路の平均交通速度、および第1の混雑係数のうちの少なくとも1つを含む。
【０１５４】
任意選択で、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報は、現在の時間期間内の平均車両速度、現在の時間期間内の平均車両距離、および第2の混雑係数を含み、現在の時間期間内の平均車両速度、現在の時間期間内の平均車両距離、および第2の混雑係数は、機械学習アルゴリズムおよび履歴データに基づくクラウドデータセンターによる計算を通して取得される。
【０１５５】
この出願のこの実施形態において提供される車両は、上述の方法の実施形態を行い得る。車両の実装原理および技術的効果は、方法の実施形態のそれらと類似し、詳細は、再度ここで説明されない。
【０１５６】
便利で簡単な説明の目的のために、上述の機能モジュールの区分が例示のための例として単に使用されることが、この技術分野の当業者によって明確に理解され得る。実際の応用において、上述の機能は、異なる機能モジュールに割り当てられ、要件に基づいて実装されることができ、つまり、装置の内部構造は、上記で説明された機能のすべてまたはいくつかを実装するために異なる機能モジュールに区分される。上述のシステム、装置、およびユニットの詳細な稼働プロセスについて、上述の方法の実施形態において対応するプロセスへの参照が行われることが可能であり、詳細は、再度ここで説明されない。
【０１５７】
この出願において提供されるいくつかの実施形態において、開示されたシステム、装置、および方法は別の方式で実装され得ることが理解されるべきである。たとえば、説明される装置の実施形態は、単に例である。たとえば、モジュールまたはユニットの区分は、単に論理的な機能区分であり、実際の実装では他の区分であり得る。たとえば、複数のユニットまたは構成要素が、組み合わされ、または別のシステムに統合されてもよく、またはいくつかの特徴が、無視され、または行われなくてもよい。加えて、表示され、または論じられた相互の結合または直接の結合または通信接続は、いくつかのインターフェースを使用することによって実装され得る。装置またはユニットの間の間接の結合または通信接続は、電気的、機械的、またはその他の形式で実装され得る。
【０１５８】
分離された部分として説明されるユニットは、物理的に分離されてもよく、または物理的に分離されなくてもよく、ユニットとして表示された部分は、物理的なユニットであってもよく、または物理的なユニットでなくてもよく、1つの位置に置かれてもよく、または複数のネットワークユニット上に分散されてもよい。ユニットのいくつかまたはすべては、実施形態の解決策の目的を達成するために実際の要件に基づいて選択され得る。
【０１５９】
加えて、この出願の実施形態における機能ユニットが、1つの処理ユニットに統合されてもよく、またはユニットの各々が、物理的に単独で存在してもよく、または2つ以上のユニットが、1つのユニットに統合される。統合されたユニットは、ハードウェアの形式で実装されてもよく、またはソフトウェア機能ユニットの形式で実装されてもよい。
【０１６０】
統合されたユニットが、ソフトウェア機能ユニットの形式で実装され、独立した製品として販売または使用されるとき、統合されたユニットは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶され得る。そのような理解に基づいて、本質的にこの出願の技術的解決策、または先行技術に貢献する部分、または技術的解決策のすべてまたは一部は、ソフトウェア製品の形式で実装されてもよい。ソフトウェア製品は、記憶媒体に記憶され、この出願の実施形態において説明される方法のステップのすべてまたは一部を行うように、(パーソナルコンピュータ、サーバ、ネットワークデバイス、または同様のものであり得る)コンピュータデバイスまたはプロセッサ(processor)に命令するためのいくつかの命令を含む。上述の記憶媒体は、USBフラッシュドライブ、取り外し可能なハードディスク、リードオンリメモリ(ROM、Read-Only Memory)、ランダムアクセスメモリ(RAM、Random Access Memory)、磁気ディスク、または光ディスクなどの、プログラムコードを記憶することができる任意の媒体を含む。
【符号の説明】
【０１６１】
11  取得モジュール
12  決定モジュール
121  第1の計算ユニット
122  第2の計算ユニット
13  制御モジュール
20  送信機
21  プロセッサ
22  メモリ
23  通信バス
24  受信機
【図１】
2019537414.tif 000014
【図２】
2019537414.tif 000015
【図３】
2019537414.tif 000016
【図４】
2019537414.tif 000017
【図５】
2019537414.tif 000018
【図６】
2019537414.tif 000019
【図７】
2019537414.tif 000020
【図８】
2019537414.tif 000021
【図９】
2019537414.tif 000022
【図１０】
2019537414.tif 000023
【手続補正書】
【提出日】令和1年7月5日(2019.7.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
可能な設計において、車両の安全速度重みに基づいて車両の安全速度を計算するステップの前に、方法が、
車両によって感知された情報を取得し、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するステップであって、V1が、障害物と車両の間の相対速度である、ステップと、
車両のインターネットによって送信された情報を取得し、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するステップであって、V2が、障害物と車両の間の相対速度である、ステップと、をさらに含み、
車両の安全距離重みに基づいて車両の安全距離を計算するステップが、
式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2に従って車両の安全速度を計算するステップであって、
Vsafeは、安全速度であり、
安全速度重みは、2つのパラメータδ1iおよびδ2iを含む、ステップを含む。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
可能な設計において、車両の安全速度重みに基づいて車両の安全速度を計算するステップの前に、方法が、
車両によって感知された情報を取得し、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するステップであって、V1が、障害物と車両の間の相対速度である、ステップと、
車両のインターネットによって送信された情報を取得し、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するステップであって、V2が、障害物と車両の間の相対速度である、ステップと、
クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を取得し、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報に基づいて第3の安全速度V3を決定するステップであって、V3が、障害物と車両の間の相対速度である、ステップと、をさらに含み、
車両の安全速度重みに基づいて車両の安全速度を計算するステップが、
式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2 +δ3i * V3に従って車両の安全速度を計算するステップであって、
Vsafeは、安全速度であり、
安全速度重みは、3つのパラメータδ1i、δ2i、およびδ3iを含む、ステップを含む。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２６】
可能な設計において、取得モジュールは、車両によって感知された情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュールは、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するようにさらに構成され、V1は、障害物と車両の間の相対速度であり、
取得モジュールは、車両のインターネットによって送信された情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュールは、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するようにさらに構成され、V2は、障害物と車両の間の相対速度であり、
第2の計算ユニットは、具体的には、
式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2に従って車両の安全速度を計算するように構成され、
Vsafeは、安全速度であり、
安全速度重みは、2つのパラメータδ1iおよびδ2iを含む。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２８】
可能な設計において、取得モジュールは、車両によって感知された情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュールは、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するようにさらに構成され、V1は、障害物と車両の間の相対速度であり、
取得モジュールは、車両のインターネットによって送信された情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュールは、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するようにさらに構成され、V2は、障害物と車両の間の相対速度であり、
取得モジュールは、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュールは、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報に基づいて第3の安全速度V3を決定するようにさらに構成され、V3は、障害物と車両の間の相対速度であり、
第2の計算ユニットは、具体的には、
式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2 +δ3i * V3に従って車両の安全速度を計算するように構成され、
Vsafeは、安全速度であり、
安全速度重みは、3つのパラメータδ1i、δ2i、およびδ3iを含む。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３９】
可能な設計において、プロセッサは、車両によって感知された情報を取得し、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するようにさらに構成され、V1は、障害物と車両の間の相対速度であり、
プロセッサは、車両のインターネットによって送信された情報を取得し、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するようにさらに構成され、V2は、障害物と車両の間の相対速度であり、
プロセッサは、式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2に従って車両の安全速度を計算するようにさらに構成され、
Vsafeは、安全速度であり、
安全速度重みは、2つのパラメータδ1iおよびδ2iを含む。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４１】
可能な設計において、プロセッサは、車両によって感知された情報を取得し、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するようにさらに構成され、V1は、障害物と車両の間の相対速度であり、
プロセッサは、車両のインターネットによって送信された情報を取得し、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するようにさらに構成され、V2は、障害物と車両の間の相対速度であり、
プロセッサは、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を取得し、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報に基づいて第3の安全速度V3を決定するようにさらに構成され、V3は、障害物と車両の間の相対速度であり、
プロセッサは、式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2 +δ3i * V3に従って車両の安全速度を計算するようにさらに構成され、
Vsafeは、安全速度であり、
安全速度重みは、3つのパラメータδ1i、δ2i、およびδ3iを含む。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７２】
加えて、高速道路の道路条件について、δ2は200メートルから数キロメールまでの道路条件に関し、これは車両の運転速度に比較的大きな影響を有し、高速道路には交通灯がなく、市街地道路について、δ2は交通灯ステータスの影響であり、比較的大きな比率を占め、群区道について、自己感知ユニットによって取得された安全距離データが依拠される。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０２】
Vsafeは、安全速度であり、安全速度重みは、2つのパラメータδ1iおよびδ2iを含む。具体的には、車両によって取得された情報が車両によって感知された情報および車両のインターネットによって送信された情報を含むので、現在の道路状況における安全速度重みは、ステップ303において表2におけるマッピング関係に基づいて決定され得る。たとえば、車両は、状況1 (高速道路)において走行する。この状況において、安全速度重みのパラメータは、δ1i = 80%およびδ2i = 20%であり、(0.8  0.2)によって表現される。加えて、第1の安全速度V1および第2の安全速度V2が取得された後、車両の安全速度が、式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2に従って計算される。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１１】
Vsafeは、安全速度であり、安全速度重みは、3つのパラメータδ1i、δ2i、およびδ3iを含む。具体的には、車両によって取得された情報が、車両によって感知された情報、車両のインターネットによって送信された情報、およびクラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を含むので、現在の道路状況における安全速度重みは、ステップ303において表1におけるマッピング関係に基づいて決定され得る。たとえば、車両は、状況2 (高速道路)において走行する。この状況において、安全速度重みのパラメータは、δ1i = 70%、δ2i = 30%、およびδ3i = 0であり、(0.7  0.3  0)によって表現される。加えて、第1の安全速度V1、第2の安全速度V2、および第3の安全速度V3が取得された後、車両の安全距離が、式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2 +δ3i * V3に従って計算される。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３２】
任意選択で、取得モジュール11は、車両によって感知された情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュール12は、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するようにさらに構成され、V1は、障害物と車両の間の相対速度であり、
取得モジュール11は、車両のインターネットによって送信された情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュール12は、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するようにさらに構成され、V2は、障害物と車両の間の相対速度であり、
第2の計算ユニット122は、具体的には、
式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2に従って車両の安全速度を計算するように構成され、
Vsafeは、安全速度であり、
安全速度重みは、2つのパラメータδ1iおよびδ2iを含む。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３４】
任意選択で、取得モジュール11は、車両によって感知された情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュール12は、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するようにさらに構成され、V1は、障害物と車両の間の相対速度であり、
取得モジュール11は、車両のインターネットによって送信された情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュール12は、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するようにさらに構成され、V2は、障害物と車両の間の相対速度であり、
取得モジュール11は、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を取得するようにさらに構成され、
決定モジュール12は、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報に基づいて第3の安全速度V3を決定するようにさらに構成され、V3は、障害物と車両の間の相対速度であり、
第2の計算ユニット122は、具体的には、
式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2 +δ3i * V3に従って車両の安全速度を計算するように構成され、
Vsafeは、安全速度であり、
安全速度重みは、3つのパラメータδ1i、δ2i、およびδ3iを含む。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１４６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１４６】
任意選択で、プロセッサ21は、車両によって感知された情報を取得し、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するようにさらに構成され、V1は、障害物と車両の間の相対速度であり、
プロセッサ21は、車両のインターネットによって送信された情報を取得し、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するようにさらに構成され、V2は、障害物と車両の間の相対速度であり、
プロセッサ21は、式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2に従って車両の安全速度を計算するようにさらに構成され、
Vsafeは、安全速度であり、
安全速度重みは、2つのパラメータδ1iおよびδ2iを含む。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１４８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１４８】
任意選択で、プロセッサ21は、車両によって感知された情報を取得し、車両によって感知された情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するようにさらに構成され、V1は、障害物と車両の間の相対速度であり、
プロセッサ21は、車両のインターネットによって送信された情報を取得し、車両のインターネットによって送信された情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するようにさらに構成され、V2は、障害物と車両の間の相対速度であり、
プロセッサ21は、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を取得し、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報に基づいて第3の安全速度V3を決定するようにさらに構成され、V3は、障害物と車両の間の相対速度であり、
プロセッサ21は、式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2 +δ3i * V3に従って車両の安全速度を計算するようにさらに構成され、
Vsafeは、安全速度であり、
安全速度重みは、3つのパラメータδ1i、δ2i、およびδ3iを含む。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両制動エネルギー回収方法であって、
車両の現在位置情報を取得するステップと、
前記車両の前記現在位置情報に基づいて現在の道路状況を決定するステップと、
道路状況と重みの間のマッピング関係に基づいて、前記現在の道路状況に対応する重みを決定するステップと、
前記重みに基づいて前記車両の安全距離および安全速度を決定するステップと、
前記車両の前記安全距離および前記安全速度に基づいて目標トルクを決定するステップと、
制動エネルギーを回収するために、前記目標トルクに基づいて前記車両のモーターを制御するステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記重みが、安全距離重みおよび安全速度重みを含み、
前記重みに基づいて前記車両の安全距離および安全速度を決定する前記ステップが、
前記車両の前記安全距離重みに基づいて前記車両の前記安全距離を計算するステップと、
前記車両の前記安全速度重みに基づいて前記車両の前記安全速度を計算するステップと、
を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記車両の前記安全距離重みに基づいて前記車両の前記安全距離を計算する前記ステップの前に、前記方法が、
前記車両によって感知された情報を取得し、前記車両によって感知された前記情報に基づいて第1の安全距離L1を決定するステップであって、L1が、障害物と前記車両の間の相対距離である、ステップと、
車両のインターネットによって送信された情報を取得し、前記車両のインターネットによって送信された前記情報に基づいて第2の安全距離L2を決定するステップであって、L2が、障害物と前記車両の間の相対距離である、ステップと、をさらに含み、
前記車両の前記安全距離重みに基づいて前記車両の前記安全距離を計算する前記ステップが、
式Lsafe =δ1i * L1 +δ2i * L2に従って前記車両の前記安全距離を計算するステップであって、
Lsafeが、前記安全距離であり、
前記安全距離重みが、2つのパラメータδ1iおよびδ2iを含む、ステップを含む、請求項2に記載の方法。
【請求項４】
前記車両の前記安全速度重みに基づいて前記車両の前記安全速度を計算する前記ステップの前に、前記方法が、
前記車両によって感知された情報を取得し、前記車両によって感知された前記情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するステップであって、V1が、障害物と前記車両の間の相対速度である、ステップと、
車両のインターネットによって送信された情報を取得し、前記車両のインターネットによって送信された前記情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するステップであって、V2が、障害物と前記車両の間の相対速度である、ステップと、をさらに含み、
前記車両の前記安全速度重みに基づいて前記車両の前記安全速度を計算する前記ステップが、
式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2に従って前記車両の前記安全速度を計算するステップであって、
Vsafeが、前記安全速度であり、
前記安全速度重みが、2つのパラメータδ1iおよびδ2iを含む、ステップを含む、請求項2または3に記載の方法。
【請求項５】
前記車両の前記安全距離重みに基づいて前記車両の前記安全距離を計算する前記ステップの前に、前記方法が、
前記車両によって感知された情報を取得し、前記車両によって感知された前記情報に基づいて第1の安全距離L1を決定するステップであって、L1が、障害物と前記車両の間の相対距離である、ステップと、
車両のインターネットによって送信された情報を取得し、前記車両のインターネットによって送信された前記情報に基づいて第2の安全距離L2を決定するステップであって、L2が、障害物と前記車両の間の相対距離である、ステップと、
クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を取得し、前記クラウドデータセンターに記憶される前記道路履歴情報に基づいて第3の安全距離L3を決定するステップであって、L3が、障害物と前記車両の間の相対距離である、ステップと、をさらに含み、
前記車両の前記安全距離重みに基づいて前記車両の前記安全距離を計算する前記ステップが、
式Lsafe =δ1i * L1 +δ2i * L2 +δ3i * L3に従って前記車両の前記安全距離を計算するステップであって、
Lsafeが、前記安全距離であり、
前記安全距離重みが、3つのパラメータδ1i、δ2i、およびδ3iを含む、ステップを含む、請求項2に記載の方法。
【請求項６】
前記車両の前記安全速度重みに基づいて前記車両の前記安全速度を計算する前記ステップの前に、前記方法が、
前記車両によって感知された情報を取得し、前記車両によって感知された前記情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するステップであって、V1が、障害物と前記車両の間の相対速度である、ステップと、
車両のインターネットによって送信された情報を取得し、前記車両のインターネットによって送信された前記情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するステップであって、V2が、前記障害物と前記車両の間の相対速度である、ステップと、
クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を取得し、前記クラウドデータセンターに記憶される前記道路履歴情報に基づいて第3の安全速度V3を決定するステップであって、V3が、障害物と前記車両の間の相対速度である、ステップと、をさらに含み、
前記車両の前記安全速度重みに基づいて前記車両の前記安全速度を計算する前記ステップが、
式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2 +δ3i * V3に従って前記車両の前記安全速度を計算するステップであって、
Vsafeが、前記安全速度であり、
前記安全速度重みが、3つのパラメータδ1i、δ2i、およびδ3iを含む、ステップを含む、請求項2または5に記載の方法。
【請求項７】
前記車両の前記安全距離および前記安全速度に基づいて目標トルクを決定する前記ステップが、
前記車両の運転速度、前記安全距離、および前記安全速度に基づいて目標減速度を計算するステップと、
前記目標減速度に基づいて前記目標トルクを決定するステップと、を含む、請求項2から6のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記車両の運転速度、前記安全距離、および前記安全速度に基づいて目標減速度を計算する前記ステップが、
以下の式、すなわち、
【数１】
2019537414.tif 000024
に従って前記目標減速度を計算するステップであって、
atrgが、前記目標減速度であり、Vsafeが、前記安全速度であり、Lsafeが、前記安全距離であり、vが、前記車両の前記運転速度である、ステップを含む、請求項7に記載の方法。
【請求項９】
前記車両のインターネットによって送信された前記情報が、道路の許容される最高速度、道路勾配、信号灯ステータス、信号灯距離、現在の道路の平均交通速度、および第1の混雑係数のうちの少なくとも1つを含む、請求項2から8のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記クラウドデータセンターに記憶される前記道路履歴情報が、現在の時間期間内の平均車両速度、前記現在の時間期間内の平均車両距離、および第2の混雑係数を含み、前記現在の時間期間内の前記平均車両速度、前記現在の時間期間内の前記平均車両距離、および前記第2の混雑係数が、機械学習アルゴリズムおよび履歴データに基づく前記クラウドデータセンターによる計算を通して取得される、請求項5から9のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
車両制動エネルギー回収装置であって、
車両の現在位置情報を取得するように構成された取得モジュールと、
前記車両の前記現在位置情報に基づいて現在の道路状況を決定するように構成された決定モジュールであって、
前記決定モジュールが、道路状況と重みの間のマッピング関係に基づいて、前記現在の道路状況に対応する重みを決定するようにさらに構成され、
前記決定モジュールが、前記重みに基づいて前記車両の安全距離および安全速度を決定するようにさらに構成され、
前記決定モジュールが、前記車両の前記安全距離および前記安全速度に基づいて目標トルクを決定するようにさらに構成された、決定モジュールと、
制動エネルギーを回収するために、前記目標トルクに基づいて前記車両のモーターを制御するように構成された制御モジュールと、
を含む、装置。
【請求項１２】
前記重みが、安全距離重みおよび安全速度重みを含み、
前記決定モジュールが、
前記車両の前記安全距離重みに基づいて前記車両の前記安全距離を計算するように構成された第1の計算ユニットと、
前記車両の前記安全速度重みに基づいて前記車両の前記安全速度を計算するように構成された第2の計算ユニットと、
を含む、請求項11に記載の装置。
【請求項１３】
前記取得モジュールが、前記車両によって感知された情報を取得するようにさらに構成され、
前記決定モジュールが、前記車両によって感知された前記情報に基づいて第1の安全距離L1を決定するようにさらに構成され、L1が、障害物と前記車両の間の相対距離であり、
前記取得モジュールが、車両のインターネットによって送信された情報を取得するようにさらに構成され、
前記決定モジュールが、前記車両のインターネットによって送信された前記情報に基づいて第2の安全距離L2を決定するようにさらに構成され、L2が、前記障害物と前記車両の間の相対距離であり、
前記第1の計算ユニットが、具体的には、
式Lsafe =δ1i * L1 +δ2i * L2に従って前記車両の前記安全距離を計算するように構成され、
Lsafeが、前記安全距離であり、
前記安全距離重みが、2つのパラメータδ1iおよびδ2iを含む、請求項12に記載の装置。
【請求項１４】
前記取得モジュールが、前記車両によって感知された情報を取得するようにさらに構成され、
前記決定モジュールが、前記車両によって感知された前記情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するようにさらに構成され、V1が、障害物と前記車両の間の相対速度であり、
前記取得モジュールが、車両のインターネットによって送信された情報を取得するようにさらに構成され、
前記決定モジュールが、前記車両のインターネットによって送信された前記情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するようにさらに構成され、V2が、障害物と前記車両の間の相対速度であり、
前記第2の計算ユニットが、具体的には、
式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2に従って前記車両の前記安全速度を計算するように構成され、
Vsafeが、前記安全速度であり、
前記安全速度重みが、2つのパラメータδ1iおよびδ2iを含む、請求項12または13に記載の装置。
【請求項１５】
前記取得モジュールが、前記車両によって感知された情報を取得するようにさらに構成され、
前記決定モジュールが、前記車両によって感知された前記情報に基づいて第1の安全距離L1を決定するようにさらに構成され、L1が、障害物と前記車両の間の相対距離であり、
前記取得モジュールが、車両のインターネットによって送信された情報を取得するようにさらに構成され、
前記決定モジュールが、前記車両のインターネットによって送信された前記情報に基づいて第2の安全距離L2を決定するようにさらに構成され、L2が、障害物と前記車両の間の相対距離であり、
前記取得モジュールが、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を取得するようにさらに構成され、
前記決定モジュールが、前記クラウドデータセンターに記憶される前記道路履歴情報に基づいて第3の安全距離L3を決定するようにさらに構成され、L3が、障害物と前記車両の間の相対距離であり、
前記第1の計算ユニットが、具体的には、
式Lsafe =δ1i * L1 +δ2i * L2 +δ3i * L3に従って前記車両の前記安全距離を計算するように構成され、
Lsafeが、前記安全距離であり、
前記安全距離重みが、3つのパラメータδ1i、δ2i、およびδ3iを含む、請求項12に記載の装置。
【請求項１６】
前記取得モジュールが、前記車両によって感知された情報を取得するようにさらに構成され、
前記決定モジュールが、前記車両によって感知された前記情報に基づいて第1の安全速度V1を決定するようにさらに構成され、V1が、障害物と前記車両の間の相対速度であり、
前記取得モジュールが、車両のインターネットによって送信された情報を取得するようにさらに構成され、
前記決定モジュールが、前記車両のインターネットによって送信された前記情報に基づいて第2の安全速度V2を決定するようにさらに構成され、V2が、前記障害物と前記車両の間の相対速度であり、
前記取得モジュールが、クラウドデータセンターに記憶される道路履歴情報を取得するようにさらに構成され、
前記決定モジュールが、前記クラウドデータセンターに記憶される前記道路履歴情報に基づいて第3の安全速度V3を決定するようにさらに構成され、V3が、障害物と前記車両の間の相対速度であり、
前記第2の計算ユニットが、具体的には、
式Vsafe =δ1i * V1 +δ2i * V2 +δ3i * V3に従って前記車両の前記安全速度を計算するように構成され、
Vsafeが、前記安全速度であり、
前記安全速度重みが、3つのパラメータδ1i、δ2i、およびδ3iを含む、請求項12または15に記載の装置。
【請求項１７】
前記決定モジュールが、具体的には、
前記車両の運転速度、前記安全距離、および前記安全速度に基づいて目標減速度を計算し、
前記目標減速度に基づいて前記目標トルクを決定するように構成された、請求項12から16のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１８】
前記決定モジュールが、以下の式、すなわち、
【数２】
2019537414.tif 000025
に従って前記目標減速度を計算するようにさらに構成され、
atrgが、前記目標減速度であり、Vsafeが、前記安全速度であり、Lsafeが、前記安全距離であり、vが、前記車両の前記運転速度である、請求項17に記載の装置。
【請求項１９】
前記車両のインターネットによって送信された前記情報が、道路の許容される最高速度、道路勾配、信号灯ステータス、信号灯距離、現在の道路の平均交通速度、および第1の混雑係数のうちの少なくとも1つを含む請求項12から18のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２０】
前記クラウドデータセンターに記憶される前記道路履歴情報が、現在の時間期間内の平均車両速度、前記現在の時間期間内の平均車両距離、および第2の混雑係数を含み、前記現在の時間期間内の前記平均車両速度、前記現在の時間期間内の前記平均車両距離、および前記第2の混雑係数が、機械学習アルゴリズムおよび履歴データに基づく前記クラウドデータセンターによる計算を通して取得される、請求項15から19のいずれか一項に記載の装置。
【国際調査報告】
2019537414.tif 000026
2019537414.tif 000027
2019537414.tif 000028
2019537414.tif 000029